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钢铁制造业备件供应管理关键因素研究及应用

邱立鹏  
【摘要】: 随着经济环境的变化,市场竞争加剧,传统的备件供应管理方法在提高钢铁制造业备件供应效率、降低供应成本等方面无法适应新的形势,这为钢铁制造业备件供应管理创新带来机遇,迫使人们不得不从新的视角来审视钢铁制造业现行的备件供应管理系统。基于以上原因,分析了国内外钢铁企业备件供应管理研究与应用中存在的问题。以东北特钢集团备件供应管理实践为背景,应用全面、系统的管理思想,研究了钢铁制造业备件供应流程,指出备件供应流程中主要因素及其相互关系,并深入研究了提高这些因素管理效率的具体技术方法,主要研究工作如下: 首先,全面系统的研究了备件供应管理流程,构建了备件供应管理的功能模型,指出了影响备件供应效率的主要指标,由此得出影响备件供应效率的主要因素,即库存管理、需求预测、供应商管理和供应知识在实践中的有效应用,并阐述了相关因素间的关系,为后续研究指明了方向。 针对钢铁企业备件库存积压严重的问题,提出了面向库存基于多属性的备件分类模型,与以往方法不同的是本文首先将备件可能的库存管理策略进行总结和分类,然后根据该分类结果,结合备件供应的特点和备件与生产、库存等方面的关系,使用ID3(Iterative Dichotomizer 3,ID3)算法建立分类决策树,对备件进行分类。并为需要多属性决策的节点,提供了基于模糊神经网络的决策工具。在此基础上,给出了钢铁企业备件的库存管理方案和维护策略。并在文中给出分类决策树创建的实例。 为了提高备件需求预测的准确性,降低备件供应的盲目性,建立了基于SVR(SupportVector Regression,SVR)与时间序列预测相结合的备件需求预测模型。鉴于导致备件需求发生的原因多样,文中首先对原始的备件需求进行分析和处理,剔出干扰数据。由于备件需求的非连续特性,会给需求预测工作带来极大的困难。模型根据需求发生的位置将备件原始需求序列分解,形成新序列,并转化需求预测为需求发生时间的预测,实现间断序列预测向非间断序列预测转换。最后使用SVR方法预测备件需求时间,使用供应周期时间窗获取备件需求。为备件采购与供应提供有价值的指导信息。 为了选择优秀的供应商以保证采购质量,提高采购效率,本文建立了钢铁企业备件供应商评价指标体系,并研究了模糊综合评判方法在钢铁企业备件供应商供应水平评价方面的应用。 为实现备件供应相关知识在备件供应流程中得到有效的应用,本文提出并定义了知识触发点的概念,在分析备件供应流程的特点基础上,建立了基于知识触发的知识与业务过程集成框架,描述了知识触发系统的工作方式,实现了备件供应相关知识与备件供应流程有效结合并给出了备件供应知识触发系统的实施建议。 最后,将研究成果与信息技术集成运用,提出了备件供应管理及支持系统的体系结构,并建立了相应的功能模型、信息模型,给出了面向对象的用例分析、流程分析及组件设计方法。并将备件供应管理及支持系统在案例企业成功应用,取得了良好的效果。 针对备件供应关键因素与备件供应管理及支持系统的研究,有利于推动钢铁制造业备件供应管理理论与实践的发展,对现阶段我国钢铁制造业具有重要的意义。


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